第八节 非参数检验的SPSS操作
前面一章介绍的二项分布的比率检验、配合度检验——卡方检验和1-Sample K-S检验等都属于非参数检验。这一节我们主要结合前面参数假设检验一章讲过的t检验以及方差分析一章讲过的方差分析，来进一步分析，当参数检验的前提条件不满足时，两个样本和多个样本平均数差异的SPSS操作方法。
一、两个独立样本的差异显著性检验
两独立样本的的差异显著性检验只有在满足如下条件时才能进行T检验：变量为正态分布的连续测量数据。若数据不满足这样的条件，强行进行T检验容易造成错误的结论。在数据不能满足这种参数检验的条件下，我们可以选择非参数检验方法进行。与两独立样本差异显著性检验相对应的方法可以在SPSS主菜单Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…中得到。
1．数据
采用本章第一节中例2的数据（数据文件“9-4-1.sav”），具体介绍操作过程。 2．理论分析
对于数据文件9-4-1.sav中的数据，目的是检验男女生之间注意稳定性是否存在显著差异，注意稳定性测量的结果虽然是测量数据但是从总体上来看不满足正态分布的前提假设，另外不同性别的学生可以看成是两组独立的样本，因此对上述资料的检验可以用非参数的独立样本的检验方法。
2．操作过程
（1） 在SPSS主菜单中选择Analyze / Nonparametric Tests / 2 Independent Samples…得到两个独立样本非参数检验的主对话框（图9-1），把因变量atten选入到检验变量表列（Test Independent-Sample Tests）中去，把gender选到分组变量（Grouping Variable）中，并单击Define Groups…,在随后打开的对话框中分别键入1与2，单击Continue回到主对话框如图9-1所示。在Test Type中有四个可选项，其中最常用的是第一种方法Mann-Whitney U（又称秩和检验法）。
1
图9-1：两独立样本非参数检验的主对话框
? （2） 单击按钮Options…可以要求输出描述统计量，四分位数，及对缺失值的处理方法。这里我们选择描述统计量和四分位数，缺失值采用系统默认的方法。点击Continue返回主对话框。 ? （3）在主对话框点击OK，得到程序运行结果。 ?
3．结果及解释
（1）因变量与分组变量的描述统计量表 Descriptive Statistics
N Mean
Std. Minimum Maximum Percentiles Deviation
25th
50th (Median)
ATTEN 31 28.29 GENDER 31
1.55
4.85 .51
19 1
37 2
25.00 1.00
29.00 32.00 2.00
2.00 75th
从上表中的结果可以看出，变量ATTEN对应的样本容量为31，平均值为28。29，标准差为4。85，最
小值为19，最大值为37，25%的分位点的值为25，50%的分位点的值为29，75%的分位点的值为32。
（2）等级表Ranks 列出分组后等级平均数及等级之和(如下表所示)。
2
Ranks
GENDER
ATTEN
N Mean Rank Sum of Ranks
12.43 18.94
174.00 322.00
男生 14 女生 17 Total 31
男生组14人，平均等级（Mean Rank）为12.43，等级和为174.00；女生组17人，平均等级（Mean Rank）为18.94，等级和为322.00。 （3）统计量检验表
Test Statistics
ATTEN
Mann-Whitney U
69.000
Wilcoxon W 174.000
Z
Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] a Not corrected for ties. b Grouping Variable: GENDER
-1.990 .047 .048
经检验发现，两种方法计算的显著性水平值（Asymp. Sig.与Exact Sig.）均小于0.05，所以可以推论说两总体没有显著性差异。 二、多个独立样本的差异显著性检验
当把差异显著性检验从两个独立总体推论到多个独立总体时，参数检验的方法为方差分析，如果方差分析的条件不满足，就需要用到非参数检验的方法。
1.数据
以本章第三节例2中的数据为例，简单说明用SPSS如何进行非参数的多个独立样本的差异性的检验。数据如下所示（文件“9-4-2.sav”）：
3
图11-2：多个独立样本非参数数据输入 2．理论分析
我们的目的是分析4所学校的成绩是否存在差异，4所学校成绩样本可以看成是独立抽取的4个样本，对于竞赛的成绩一般情况下从总体上不满足正态性的假设条件，所以应该用多个独立样本的分参数检验的方法。 3．检验过程与结果
(1)单击主菜单Analyze / Nonparametric Tests / K Independent Samples…，即可进入主对话框。因变量为score，所以我们把它选入到检验变量表列(Test Variable List)中。我们仍要检验来自4个学校的差异，所以分组变量为school（该变量的4个变量值表示4所不同的学校）。
在Test Type中，我们有四种不同的检验方法可供选择，在此我们使用系统默认的方法Kruskal Wallis H（克——瓦氏单向方差分析）。
? (2)Option按钮功能与两独立样本的情况相同，在此不赘述。点击Continue返回主对话框。设置完成后如下图9-3所示：
4
图9-3：多个独立样本非参数检验对话框
? （3）在主对话框点击OK，得到程序运行结果。 4．结果及解释
（1）描述统计量的信息
Descriptive Statistics
N Mean
Std. Minimum Maximum Percentiles Deviation
25th
50th (Median)
SCORE 33 85.18 SCHOOL 33
2.64
8.13 1.14
71 1
99 4
79.00 2.00
86.00 90.50 3.00
4.00 75th
总样本容量为33，学生的平均成绩为85.18，标准差为8.13，最小值为71，最大值为99，25%的分位点的值为79.00，50%的分位点的值为86.00，75%的分位点的值为90.50。
（2）等级表 列出了因变量名称、分组变量的变量值、每组的观测量数目、每小组的等级平均数。
Ranks
SCHOOL
SCORE
1 2 3
N Mean Rank 7 8 8
19.64 29.50 16.31 5.70
4 10 Total 33
5